PHP xml_parse_into_struct 函数详细解析

[官方培训]07-UE材质基础 孙丹璐 Epic 笔记 勾选允许自定义深度写入再在模型上勾选然后可以通过Scene Texture节点拿到渲染的自定义深度信息,有了自定义深度信息就可以与当前渲染的像素深度进行对比,自定义深度信息存放的是最靠近我们的深度,如果当前像素离自定义深度比较远我们就不要这个像素。效果如下这种方案的缺点也很明显,因为这样看不到第二层的透明了,如果是两层的半透明的裙摆,这样就看不到第二层的裙摆了。对于半透明排序问题最根本能解决的还是光线追踪,ue5中又加入了OIT(基于像素的排序)。官方透明材质的理解和应用。 阅读详情

函数原型:int xml_parse_into_struct ( resource $parser , string $data , array &$values [, array &$index ] )

参数说明:@param-->$parser XML解析器,由xml_parser_create()生成一个XML资源句柄。

    @param-->$data  带解析的XML字符串。

   @param--> &$value 解析完成后生成的数据数组。

通常包括:1. 标签名字,例如<bookname>parse xml sources</bookname>,则标签名字为:bookname

    2. 标签所处状态(或者说是类型),<bookname>parse xml sources</bookname>,当解析器读取到<bookname>,则标签类型为:open(开启状态),当解析器读取到</bookname>时,则标签类型为:close(闭合状态)

  3. 当前元素所处XML解析数的第几层(XML通常被解析为一颗倒置树,根(顶层元素)处于第一层 )比如  <book><bookname>parse xml sources</bookname><authors>aaaa, bbbb</authors></book>中,book标签所标记的元素处于解析数的第一层,即level为1, bookname和authors标签所标记的元素都处于解析数的第二层,即level为2

4. 可选的值。在例子<book><bookname>parse xml sources</bookname><authors>aaaa, bbbb</authors></book>中,bookname标签所标记的取值为字符串 " parse xml sources" ,authors标签所标记的取值为字符串" aaaa,bbbb" 。 而book标签所标记的元素没有直接的字符结点所以取值为空(或者NULL)

@param-->&$index  解析完成后生成的对应数组$value中元素取值的索引数组,从 0 开始统计。比如在 <book><bookname>parse xml sources</bookname><authors>aaaa, bbbb</authors></book>中,<book>所代表的其实标签处于索引数组中的0位置,<bookname>parse xml sources</bookname>所代表的结点处于索引数组中的位置为1, <authors>aaaa, bbbb</authors>所代表的结点在索引数组中的位置为2,</book>所代表的闭合标签所处的位置则为3, 所以book所代表的取值范围为book{0,3},bookname的取值范围为bookname{1}, authors的取值范围为authors{2}


举例:


<?php
$xml=<<<XML
<?xml version="1.0"?>
<moldb>
	<molecule>
        <name>Alanine</name>
        <symbol>ala</symbol>
        <code>A</code>
        <type>hydrophobic</type>
    </molecule>
	<molecule>
        <name>Lysine</name>
        <symbol>lys</symbol>
        <code>K</code>
        <type>charged</type>
    </molecule>
</moldb>
XML;

$parse = xml_parser_create();
xml_parser_set_option($parse, XML_OPTION_CASE_FOLDING, 1);
xml_parser_set_option($parse, XML_OPTION_SKIP_WHITE, 1);
$val = array();
$index = array();
xml_parse_into_struct($parse, $xml, $val, $index);
echo "<pre>";
print_r($val);
echo "<br />";
print_r($index);
echo "</pre>";
?>


解析结果
Array
(
    [0] => Array
        (
            [tag] => MOLDB
            [type] => open
            [level] => 1
        )

    [1] => Array
        (
            [tag] => MOLECULE
            [type] => open
            [level] => 2
        )

    [2] => Array
        (
            [tag] => NAME
            [type] => complete
            [level] => 3
            [value] => Alanine
        )

    [3] => Array
        (
            [tag] => SYMBOL
            [type] => complete
            [level] => 3
            [value] => ala
        )

    [4] => Array
        (
            [tag] => CODE
            [type] => complete
            [level] => 3
            [value] => A
        )

    [5] => Array
        (
            [tag] => TYPE
            [type] => complete
            [level] => 3
            [value] => hydrophobic
        )

    [6] => Array
        (
            [tag] => MOLECULE
            [type] => close
            [level] => 2
        )

    [7] => Array
        (
            [tag] => MOLECULE
            [type] => open
            [level] => 2
        )

    [8] => Array
        (
            [tag] => NAME
            [type] => complete
            [level] => 3
            [value] => Lysine
        )

    [9] => Array
        (
            [tag] => SYMBOL
            [type] => complete
            [level] => 3
            [value] => lys
        )

    [10] => Array
        (
            [tag] => CODE
            [type] => complete
            [level] => 3
            [value] => K
        )

    [11] => Array
        (
            [tag] => TYPE
            [type] => complete
            [level] => 3
            [value] => charged
        )

    [12] => Array
        (
            [tag] => MOLECULE
            [type] => close
            [level] => 2
        )

    [13] => Array
        (
            [tag] => MOLDB
            [type] => close
            [level] => 1
        )

)

Array
(
    [MOLDB] => Array
        (
            [0] => 0
            [1] => 13
        )

    [MOLECULE] => Array
        (
            [0] => 1
            [1] => 6
            [2] => 7
            [3] => 12
        )

    [NAME] => Array
        (
            [0] => 2
            [1] => 8
        )

    [SYMBOL] => Array
        (
            [0] => 3
            [1] => 9
        )

    [CODE] => Array
        (
            [0] => 4
            [1] => 10
        )

    [TYPE] => Array
        (
            [0] => 5
            [1] => 11
        )

)

下面对$index索引数组做进一步分析,比如在上面的例子中(<--此处表示的是注释,用语解释说明,表示在解析数组中,他们所处的位置。 同样我们需要获取他们的值得时候,就根据这个索引来取值-->):


<moldb><--0-->
	<molecule><--1-->
        <name>Alanine</name><--2-->
        <symbol>ala</symbol><--3-->
        <code>A</code><--4-->
        <type>hydrophobic</type><--5-->
    </molecule><--6-->
	<molecule><--7-->
        <name>Lysine</name><--8-->
        <symbol>lys</symbol><--9-->
        <code>K</code><--10-->
        <type>charged</type><--11-->
    </molecule><--12-->
</moldb><--13-->

比如上例XML中有2个molecule元素,第一个为molecule{1,6},第2个为molecule{7,12}。 同样有两个name元素,第一个为name{2},第2个为name{8},以此类推。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

php xml 空格,php解析xml,并将xml转换为层级数组

1)xml_parser_create([ string $encoding ] ):建立一个新的xml解析器并返回可被其他xml函数使用的资源句柄,参数$encoding:php4,中用来只指定要被解析的xml输入的字符编码方式;php5,自动侦测输入xml的编码,encoding仅用来指定解析后输出数据的编码默认:输入编码=输出编码php5.0.2+默认编码utf-8;之前版本,ISO-885...

weixin_33552230的博客 204

xml相关php函数,php常用XML函数集

utf8_decode函数:将用UTF-8方式编码的ISO-8859-1字符串转换成单字节的ISO-8859-1字符串utf8_encode函数:将ISO-8859-1编码的字符串转换为UTF-8编码xml_error_string函数:获取XML解析器的错误字符串xml_get_current_byte_index函数:获取XML解析器的当前字节索引xml_get_current_column_...

weixin_39691748的博客 115

php 如何将xml转为数组array

/** * xml转化为数组 * @param [type] $xml [description] * * * * * @return [type] [description] *Array ( [0] => Array ( [tag] => APPID [attribute

软件工程小施同学 的专栏 2762

php xml 实例教程,php解析xml方法实例详解,解析xml实例详解_PHP教程

php解析xml方法实例详解,解析xml实例详解本文以实例形式详细讲述了php解析xml方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:books.xml文件如下:Harry PotterJ K. Rowling200529.99Everyday ItalianGiada De Laurentiis200530.00Learning XMLErik T. Ray200339.951、DOM解析XMLlo...

weixin_42502545的博客 125

有关XML的一些操作

最近接了一个项目,很多功能需要以xml为接口来回进行一系列的操作。现在附下我的一点经验。 情况一:当是你收到xml信息进行处理的时候,可以用以下步骤 : //输出严格的xml格式  header ( 'Content-type: text/xml' );  echo pack ( "C3" , 0xef, 0xbb, 0xbf );  //通过php输入流得到数据  $userinfo = fi

zhexiao 685

php怎么解析xml,php解析xml方法实例详解

本文以实例形式详细讲述了php解析xml方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:books.xml文件如下:Harry PotterJ K. Rowling200529.99Everyday ItalianGiada De Laurentiis200530.00Learning XMLErik T. Ray200339.951、DOM解析XML//创建一个DOMDocument对象$doc=ne...

weixin_34135180的博客 2827

PHP中的XML解析的5种方法

【前言】不管是桌面软件开发,还是WEB应用,XML无处不在!然而在平时的工作中,仅仅是使用一些已经封装好的类对XML对于处理,包括生成,解析等。假期有空,于是将PHP中的几种XML解析方法总结如下:以解析Google API 接口提供的天气情况为例,我们取今天的天气及气温。API地址:http://www.google.com/ig/api?weather=shenzhen【XML文件内容】

孤剑之家 9957

PHP中的XML解析

不管是桌面软件开发,还是WEB应用,XML无处不在! 然而在平时的工作中,仅仅是使用一些已经封装好的类对XML对于处理,包括生成,解析等。假期有空,于是将PHP中的几种XML解析方法总结如下: 以解析Google API 接口提供的天气情况为例,我们取今天的天气及气温。 API地址:http://www.google.com/ig/api?weather=shenzhen 【XML文件内容】 &l...

猛犸象 423

php中xml在线解析,XML 解析器函数

说明xml_parse_into_struct( resource $parser, string $data, array &$values[, array &$index] ) : int该函数将 XML 文件解析到两个对应的数组中,index参数含有指向 values数组中对应值的指针。最后两个数组参数可由指针传递给函数。Note:xml_parse_into_struct(...

weixin_35983453的博客 459

php strcut,PHP xml_parse_into_struct() 函数

例子XML 文件:GeorgeJohnReminderDon't forget the meeting!PHP 代码:输出:Array([0] => Array ( [tag] => NOTE [type] => open [level] => 1 [value] => ) [1] => Array ( [tag] => TO ...

weixin_39519769的博客 111
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